{"id":48446,"date":"2022-10-26T14:39:43","date_gmt":"2022-10-26T14:39:43","guid":{"rendered":"https:\/\/wpstaging.mailrelay.com\/glossary\/big-data\/"},"modified":"2022-10-26T14:40:39","modified_gmt":"2022-10-26T14:40:39","slug":"big-data","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/wpstaging.mailrelay.com\/es\/glossary\/big-data\/","title":{"rendered":"Big data"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

El Big data<\/em> es el proceso que permite trabajar con ingentes cantidades de datos, dicha capacidad sobrepasa a la presente en las aplicaciones convencionales para capturar, procesar y almacenadas dicha información en un tiempo razonable. <\/p>\n

Por ello el concepto de Big data<\/a> lleva consigo infraestructuras, tecnologías y servicios creados de forma explicita para para poder gestionar esta gran cantidad de información y darle valor en tiempo récord.<\/p>\n

1. Para que sirve el Big data<\/h2>\n

El Big data sirve para tomar decisiones relevantes en base a la información previamente obtenida y procesada de acuerdo a nuestras necesidades. Para ese procesamiento se hacen uso de diversos métodos analíticos para combinar y aislar la información de forma lo mas fiable posible. El Big data se puede aplicar a prácticamente cualquier ámbito, aquí tienes algunos de sus usos mas habituales:<\/p>\n

– Análisis comparativo.<\/strong> Cuando se conoce el comportamiento de los clientes y se puede observar en tiempo real, es posible comparar sus patrones de comportamiento actuales para identificar oportunidades.<\/p>\n

– Aprendizaje automático.<\/strong> El aprendizaje automático (Machine learning<\/em>) hace uso del Big data para desarrollar modelos de aprendizaje automáticos para grandes cantidades de datos sin necesidad de intervención humana (o mínima intervención).<\/p>\n

– Desarrollo de productos.<\/strong> Partiendo de productos anteriores o actuales, se crear modelos predictivos para los nuevos productos y servicios a través de la clasificación de elementos clave.<\/p>\n

– Escalabilidad y predicción de fallos.<\/strong> El Big data puede prever problemas antes de que ellos sucedan valiéndose del análisis de datos (tanto datos estructurados como datos no estructurados o semiestructurados) y poner remedio poniendo el foco en el área donde de preve el conflicto.<\/p>\n

– Experiencia del cliente.<\/strong> Con el Big data se pueden obtener datos de múltiples fuentes (redes sociales, navegación web, uso de terminales móviles, etc. todo ello permite la personalización y la toma de decisiones más eficiente.<\/p>\n

– Fraude.<\/strong> Las capacidades del Big Data para identificar patrones de datos sospechosos o inusuales permite detectar fraudes y prevenirlos.<\/p>\n

2. Las 5 “V” del Big Data<\/h2>\n

Para una correcta gestión de la ingente cantidad de datos que se manejan en el Big data es necesario conocer las cinco dimensiones que forman el Big Data, las llamadas 5 V, ellas son:<\/p>\n

Volumen<\/h3>\n

La cantidad de datos generados está en continuo aumento y a medida que crecen las bases de datos, las aplicaciones y arquitectura construida para soportar la recogida y almacenamiento de datos ha de crecer\/evolucionar.<\/p>\n

Velocidad<\/h3>\n

La inmediatez prima, dado que los datos se generan a una gran velocidad y muchos de ellos quedarán obsoletos en poco tiempo, perdiendo su valor cuando se obtengan otros más recientes.<\/p>\n

Por ello la velocidad de análisis es una de las características fundamentales que tienen el manejo de datos a gran escala y con ello los algoritmos, cada vez más complejos, han de ser veloces en el tratamiento de la información.<\/p>\n

Variedad<\/h3>\n

Dado que los datos provienen de diferentes lugares y escenarios (redes sociales, móviles, arquitecturas propietarias, etc.) y en distintos formatos (imágenes, vídeo, texto y audio) tal variedad convierte en un desafío su recopilación, almacenaje y clasificación.<\/p>\n

Veracidad<\/h3>\n

Conocer la fiabilidad de la información recogida es de vital importancia ya que la misma nos puede llegar incompleta o bien de fuentes no del todo contrastadas (redes sociales). Por ello, en función de las aplicaciones que se le dé dicha información, disponer de un filtrado efectivo es de vital importancia y otorga una ventaja competitiva en toda regla.<\/p>\n

Valor<\/h3>\n

La dimensión valor hace referencia a la información útil que se puede extraer de los datos una vez procesados y analizados, generalmente es necesaria una gran cantidad de datos para conseguir una información valiosa realmente pequeña. El valor es el fundamento del conocimiento y ello deriva en llevar a cabo una acción o decisión acertada.<\/p>\n

3. Beneficios del Big data<\/h2>\n

Tras todo lo mostrado, es muy probable que te hagas esta pregunta ¿Pero qué beneficios aporta el Big data? Bien pues lo cierto es que son varios, de entre los que son destacables:<\/p>\n

    \n
  • Son un conjunto de tecnologías muy ágiles y flexibles que dan soluciones a la ingente recogida de datos que se recopilan constantemente.<\/li>\n
  • El software utilizado suele ser de código abierto o de dominio público, ello nos permite disponer sin coste de una gran comunidad de desarrolladores qué mejoran los sistemas y procesos e incluso lugares específicos para resolver dudas.<\/li>\n
  • Fiabilidad, rapidez y costes ajustados, respecto a lo que supondría un infraestructura de almacenamiento tradicional. Se paga generalmente solo por lo que se consume.<\/li>\n
  • El Big data es escalable por lo que, si tus datos aumentan, puedes añadir más actores para procesar todos lo datos que recojas. Es decir, crece al mismo tiempo que lo hace tu proyecto.<\/li>\n
  • Cumple objetivos. Bien ejecutado el Big data ayuda a conseguir los objetivos deseados siempre que se haya realizado el proceso de forma eficiente en todas sus fases y nos permite sacar conclusiones con una base sólida y predicciones a futuro.<\/li>\n<\/ul>\n

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